Minimi vincolati e adattamento esponenzialeSto cercando di adattare Y ~ 1-exp {- [C1 * (x / Xmax) ^ 1 + ....... CN * (x / Xmax) ^ N]}. L'ordine potrebbe essere compreso tra 6 e 12 (valore massimo di N). Ma prima di generare l'adattamento, ho bisogno di stimare il coefficiente usando LSQ modificato. Ho esaminato la vestibilità esponenziale (analizza l'adattamento Y -> X) e ho cercato di inserire una formula ma non voglio adattarla direttamente alla curva esponenziale, piuttosto voglio stimare i coefficienti di adattamento più adatti a determinati vincoli di limite superiore dovuti a la natura strettamente monoticamente crescente di Y. Essenzialmente il più vicino che ho potuto trovare rappresenta il mio modello https://www.mathworks.com/help/optim/ug/lsqlin.html . Sembra un processo in 2 fasi con LSQ st vincoli lineari, seguiti dalla reale misura esponenziale. Non sono sicuro se ci sia un approccio a 2 step o a straightshot per l'adattamento per un dato limite superiore sul C1..CN.
Qualsiasi suggerimento sarebbe di grande aiuto.
Grazie,
Ri: Minimi quadrati vincolati e raccordo esponenzialePuoi linearizzare la relazione con i log: -Log (1 - Y) = c1 * (x / Xmax) + c2 * (x / Xmax) ^ 2 + ... + cN * (x / Xmax) ^ N?
(In questo modo potrebbe non essere valido, a seconda di come gli errori contribuiscono all'espressione originale.)
Ri: Minimi quadrati vincolati e raccordo esponenzialeL'ho provato ma i coefficienti stimati sono spenti rispetto ad alcuni dei riferimenti che ho dalla letteratura Forse mi mancano alcuni limiti o vincoli non sono stati inseriti correttamente. Ci riproverò.
Ho anche provato ad aggiungere il modello personalizzato alla libreria come descritto qui https://www.jmp.com/support/help/14-2/create-a-formula-using-the-model-library.shtml
ma ottenendo un errore I / O. Ho i diritti di amministratore non sono sicuro del motivo per cui ciò sta accadendo. Esiste una modalità "modifica" o "input dell'utente" che mi consenta di aggiungere il mio modello non lineare alla libreria?
Ri: Minimi quadrati vincolati e raccordo esponenzialeLe stime saranno nello spazio del log, non nelle dimensioni originali. Questa differenza spiegherebbe i risultati inaspettati? Inoltre, questi risultati non erano intesi come le migliori stime ma fungono solo da valori iniziali per i parametri prima di adattare i dati con la piattaforma Non lineare. È necessario back-trasformare i valori iniziali con la funzione Exp ().
Non so sull'errore I / O. È possibile che il file di script sia bloccato?
Suggerisco di creare il modello personalizzato manualmente / interattivamente per primo. Cioè, definire il modello prima come una formula di colonna. In questo modo dimostrerà che un tale modello è fattibile. La libreria di modelli è solo un modo per adattarsi a un modello personalizzato. Non è richiesto In questo modo fornirai anche l'espressione corretta se decidi in seguito di includerla nella Model Library.
